複数のシリーズのポイントワイズをプロットする

Question

私は時系列の複数のデータフィールドを持つインポートしたCSVを持っています。したがって、最初のフィールドはdatetimeで、残りのフィールドはさまざまなデータポイントです。

複数のフィールドのポイントワイズ最大値をプロットすると、フィールドはワイルドカードの一種にマッチしますか？

time,foo1,foo2,foo3 
1:00,1,2,3 
2:00,3,1,1 
3:00,2,5,3 

プロットする最も簡単な方法は何だろうfoo.*、このような私は、各フィールドの最大を得ること：すなわち、例えばので

その例から得られるプロットは、（1：00,3）、（2：00,3）、（3：00,5）？

例を明確にするために、私が意味する、最大のポイントは、**

time,foo1,foo2,foo3 
1:00,1,2,*3* 
2:00,*3*,1,1 
3:00,2,*5*,3 

Answer 1

は、あなたのデータはdata.frame xであると仮定している、あなたはそうのようなpmaxを使用することができます。

cbind(x[,"time"], do.call(pmax, x[,grepl("^foo*",names(x))])) 

do.callxの各列が...引数（負のサブスクリプトで削除された最初の列を除く）として、pmax関数を呼び出します。 cbindは、do.callから得られたベクターとxの第1の列を組み合わせる。

do.callの2番目の引数はリストである必要があり、data.frameはいくつかの余分な属性を持つリストであることに注意してください。 xがdata.frameでない場合は、それを1つ（または通常のリスト）に強制する必要があります。

Answer 2

これは@ジョシュアのすばらしい答えと比べるとほとんど恥ずかしいですが、私はおそらくreshape2とplyrを使ってこれに接近していたでしょうが、他の答えで啓発されていませんでした。 meltは、データを「ロング」形式に変換し、次にddplyグループを時間列でグループ化し、最大値を選択します。

library(plyr) 
library(reshape2) 


dat <- data.frame(time = 1:3, foo1 = c(1,3,2), foo2 = c(2,1,5), foo3 = c(3,1,3)) 
dat.m <- melt(dat, id.vars = "time") 
ddply(dat.m, "time", summarize, max = max(value)) 
    time max 
1 1 3 
2 2 3 
3 3 5 

テストでは、Joshuaの回答が〜30倍高速であることが確認されています。私の解決策の唯一のもっともらしい利点は、理解しやすいかもしれないということですが、それは非常に主観的です。結果：

library(rbenchmark) 
f_svelte <- function(dat){ 
    cbind(dat[,1], do.call(pmax, dat[,-1])) 

} 

f_fat <- function(dat) { 
    dat.m <- melt(dat, id.vars = "time") 
    ddply(dat.m, "time", summarize, max = max(value)) 
} 

benchmark(f_svelte(dat), f_fat(dat) 
      , columns = c("test", "elapsed", "relative") 
      , order = "relative" 
      , replications = 500 
     ) 

      test elapsed relative 
1 f_svelte(dat) 0.11 1.00000 
2 f_fat(dat) 3.59 32.63636